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1.程序功能描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.核心程序
4.本算法原理
4.1 KNN分类器基本原理
4.2 特征选择的重要性
4.3 蝗虫优化算法#xff08;GOA#xff09;
5.完整程序 1.程序功能描述 基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法。使用蝗虫优化算法#xff…目录
1.程序功能描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.核心程序
4.本算法原理
4.1 KNN分类器基本原理
4.2 特征选择的重要性
4.3 蝗虫优化算法GOA
5.完整程序 1.程序功能描述 基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法。使用蝗虫优化算法选择最佳的特征进行KNN分类从而提高KNN分类的精度。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行 3.核心程序
..........................................................
[idx1,~,idx2] dividerand(rows,0.8,0,0.2);
Ptrain PP(idx1,:); %training data
Ptest PP(idx2,:); %testing data
Ttrain TT(idx1); %training TT
Ttest TT(idx2); %testing TT
%KNN
idx_m fitcknn(Ptrain,Ttrain,NumNeighbors,5,Standardize,1);
Tknn predict(idx_m,Ptest);
cp classperf(Ttest,Tknn);
err cp.ErrorRate;
accuracy1 cp.CorrectRate;dimsize(PP,2);
lb0;
ub1;%GOA优化过程
Pnum 50; %种群个数
iteration 100; %迭代次数
[~,Target_pos,ybest] func_GOA(Pnum,iteration,lb,ub,dim,Ptrain,Ptest,Ttrain,Ttest);[~,accuracy2,~] func_Eval(Target_pos,Ptrain,Ptest,Ttrain,Ttest); figure;
plot(ybest);
xlabel(GOA优化迭代过程)
ylabel(适应度值 )figure
bar([accuracy1,accuracy2])
xlabel(1.Predicted by All featrure, 2.Predcited by GOA select featrure)
ylabel(accuracy )figure
bar([size(Ptest,2),numel(find(Target_pos))])
title(特征选择个数)
xlabel(1.Total Features, 2.Features after GOA Selection);
22
4.本算法原理 基于蝗虫优化的KNNK-最近邻分类特征选择是一种结合了蝗虫优化算法Grasshopper Optimization Algorithm, GOA和KNN分类器的特征选择方法。该方法旨在通过蝗虫优化算法选择最优特征子集从而提高KNN分类器的分类性能。
4.1 KNN分类器基本原理 何谓K近邻算法即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法单从名字来猜想可以简单粗暴的认为是分析一个人时我们不妨观察和他最亲密的几个人。同理的在判定一个未知事物时可以观察离它最近的几个样本这就是KNNk最近邻的方法。简单来说KNN可以看成:有那么一堆你已经知道分类的数据然后当一个新数据进入的时候就开始跟训练数据里的每个点求距离然后挑出离这个数据最近的K个点看看这K个点属于什么类型然后用少数服从多数的原则给新数据归类。 KNN分类器是一种基于实例的学习算法其工作原理是找到一个新数据点在训练数据集中的K个最近邻居并根据这些邻居的类别来进行投票从而确定新数据点的类别。
①初始化距离为最大值 ②计算未知样本和每个训练样本的距离dist; ③得到目前K个最临近样本中的最大距离maxdist; ④如果dist小于maxdist则将该训练样本作为K-最近邻样本 ⑤重复步骤2、3、4.直到所有未知样本和所有训练样本的距离都算完 ⑥统计K-最近邻样本中每个类标号出现的次数
⑦选择出现频率最大的类标作为未知样本的类标号。
4.2 特征选择的重要性 在实际应用中数据集往往包含许多特征但并不是所有特征都对分类任务有用。冗余和不相关的特征可能会降低分类器的性能增加计算复杂度。因此特征选择是一个重要的预处理步骤它旨在从原始特征集中选择出最有代表性的特征子集。
4.3 蝗虫优化算法GOA 蝗虫优化算法是一种模拟蝗虫群体行为的优化算法。在GOA中每个蝗虫代表一个解即一个特征子集蝗虫的位置通过模拟蝗虫群体的社会交互和自适应行为进行更新。 在基于蝗虫优化的KNN分类特征选择中蝗虫的位置代表一个特征子集适应度函数通常定义为KNN分类器在验证集上的分类准确率。算法的基本步骤如下
初始化蝗虫群体的位置即特征子集。计算每个蝗虫的适应度值即KNN分类器的分类准确率。根据适应度值更新蝗虫的位置。如果满足停止条件如达到最大迭代次数或解的质量满足要求则停止算法否则转到步骤2。
最终算法将返回具有最高适应度值的蝗虫的位置即最优特征子集。
5.完整程序
VVV
